过去数年,迎来了消费信贷产品的发展热潮,参与主体日益增多,尤其是征信主体。但由于我国征信业正处于完善阶段,目前多数拥有征信能力的平台都以自身数据为主要依据开展业务,未能实现数据共享互通的模式以提高征信业水平,因此暂未形成统一、成熟的征信业规范。而国内学者多从完善立法、接入央行征信、利用科技技术等理论层面提出改善征信业问题的办法,因而一些征信平台无法通过具体、切实可行的步骤以解决问题,所以造成征信业频频出现征信数据不全面、数据质量偏低,信息泄露等问题。故要针对此类问题,进行具体研究,以提出具有参考性的方案才能促进征信业体系健康、和谐发展。本文通过运用文献综述法、案例分析法、访谈法、定性分析法,展开对征信业问题的研究。首先从国内外文献中梳理征信模式及联邦学习理论;然后以京东白条作为信贷产品的典型案例进行分析,从运作模式、数据源、个人征信模式等角度入手分析其面临的征信问题及成因;最后针对其面临的征信数据不全面、数据质量偏低,信息泄露的问题,该方案基于联邦学习技术的角度,从设计发展理念、合作对象、隐私算法、联邦流程等关键点入手,以提出具有针对性的解决方案,以此希望能为其他征信平台及我国征信业带来发展的新视角。